Python 实现opencv对文件夹下所有图片进行裁剪

本文介绍了一种使用Python和OpenCV库批量裁剪图片的方法。通过定义裁剪区域坐标,可以对指定文件夹内的所有图片进行统一尺寸的裁剪,并保存到目标文件夹。这种方法适用于需要对大量图片进行预处理的场景。
import cv2
import glob
i = 0
def crop(img, outdir):
    img = cv2.imread(img) #读入图片
    cropped = img[206:430, 252:476]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
    # cv2.imwrite('5.jpg', cropped)
    cv2.imwrite("./caijian/{}.jpg".format(i), cropped) #裁剪并存储在指定文件夹中

for img in glob.glob("./plam/*.jpg"): #对需要裁剪的图片的文件夹循环读取
    crop(img,"./caijian")
    i = i+1

  话不多说,直接上代码,实现对文件夹下所有图片进行固定尺寸的裁剪。

Python OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉和图像处理库。glob模块是Python中用于获取匹配的文件路径列表的模块。如果需要遍历文件夹下的所有图片,可以使用glob模块。 首先,需要导入glob模块和cv2模块。 ```python import glob import cv2 ``` 接下来,需要使用glob模块来搜索指定路径下所有符合特定模式的文件,并将其存储在一个列表中。 ```python img_path = './images/*.jpg' # 以.jpg结尾的所有图片 img_files = glob.glob(img_path) ``` 在这个例子中,路径"./images/"是需要遍历的文件夹路径。使用*代表匹配该路径下所有文件名,最后由".jpg"结尾的所有文件。 遍历所有图片的列表,加载并处理每一张图片 ```python for img_file in img_files: img = cv2.imread(img_file) # Process image here # ... ``` 这个循环处理每个文件的方式是通过读取文件名列表并使用cv2.imread()函数打开每个文件。在读取每个图像后可以对其进行进一步处理,如应用图像滤波器,改变大小或裁剪等等。 最后,应在完成处理后释放内存。可以使用cv2.destroyAllWindows()关闭窗口同时释放内存,或使用cv2.waitKey()来关闭窗口,等待用户按下任何键,然后释放内存。 ```python cv2.destroyAllWindows() ``` 总之,使用Python OpenCV和glob模块遍历文件夹下的所有图片非常简单。首先使用glob模块搜索符合特定模式的文件,然后使用cv2.imread()函数逐个加载并处理每个文件。完成后关闭窗口并释放内存。
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值